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首頁精彩閱讀避免了這兩件事，你的數(shù)據(jù)挖掘更容易成功
避免了這兩件事，你的數(shù)據(jù)挖掘更容易成功
2019-05-10
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在數(shù)據(jù)挖掘中，我們需要注意很多的細(xì)節(jié)，這樣才能使得我們?cè)趯W(xué)習(xí)或進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作時(shí)大大提高我們的工作效率和成就感，那么具體都包括哪些內(nèi)容呢？我們知道，數(shù)據(jù)挖掘需要注意的細(xì)節(jié)非常多，在這篇文章中我們就給大家著重介紹兩個(gè)經(jīng)常犯的錯(cuò)誤，希望大家能夠引以為戒。

1.缺乏對(duì)于常理的感覺

在社交網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)案例，那就是很多場(chǎng)景中兩個(gè)對(duì)話的交往圈是有一定的重合度的，這樣能夠識(shí)別兩個(gè)手機(jī)號(hào)碼是否是同一個(gè)人的，這個(gè)方法看起來很簡單，但是卻并沒有什么用，后來經(jīng)過相關(guān)技術(shù)的發(fā)展發(fā)現(xiàn)判定重合度的閾值是30%，當(dāng)然，這個(gè)也不能說明有問題，但問題出在對(duì)于基數(shù)的判定上，大量的用戶總的交往圈只有3-4個(gè)，也就是說，重合1個(gè)就可能達(dá)到這個(gè)閾值，很多新手或者技術(shù)控在進(jìn)行分析數(shù)據(jù)過程中，往往忽視業(yè)務(wù)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。由此可得，數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是一門挖掘語言，還要有足夠的生活認(rèn)知和數(shù)據(jù)感覺，這個(gè)很難短期能夠提升，依賴于長期實(shí)踐，有時(shí)候甚至要求人們對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度要求，有些人就是有感覺，一眼能發(fā)現(xiàn)問題。不管是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析都是需要培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)敏感的能力，只要我們看到數(shù)據(jù)就能夠靠直覺及時(shí)的發(fā)展出來。這樣就能夠加快數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)。

2.缺乏迭代的能力

在傳統(tǒng)企業(yè)中，如果數(shù)據(jù)挖掘的效果不盡人意，那么一定和企業(yè)的組織、機(jī)制、流程等相關(guān)，不管是什么業(yè)務(wù)，很多數(shù)據(jù)挖掘模型就是由于線下流程的原因而被放棄了，做數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人都知道，數(shù)據(jù)挖掘靠的是迭代，很難第一次就成功，這就需要我們不斷的嘗試，不斷的改進(jìn)以及優(yōu)化，這樣才能夠使得數(shù)據(jù)挖掘的成功案例變多，而傳統(tǒng)企業(yè)冗長的線下流程，的確成為了模型優(yōu)化的大殺器，互聯(lián)網(wǎng)公司天生的在線性讓其算法發(fā)揮出巨大的價(jià)值，而傳統(tǒng)企業(yè)的建模，往往還在為獲得反饋數(shù)據(jù)而努力，組織、系統(tǒng)和運(yùn)營上的差距很大。

在這篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因中普遍性比較高的兩條，第一是缺乏對(duì)常理的感覺，第二是缺乏迭代的能力，這兩條都是我們平時(shí)要多加留意和克服的困難，希望大家能夠認(rèn)真對(duì)待，讓自己在各類場(chǎng)合中表現(xiàn)得更加出色。

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